AniGen
רץ בדפדפןVAST-AIרישיון לא דווח2026-03-04
הופך תמונה בודדת למודל תלת מימדי מלא כולל שלד עצמות ומשקלי עור שמוכנים להנפשה. מתאים למפתחי משחקים, אנימטורים ויוצרי תלת מימד שרוצים לקצר את תהליך הריגינג.
- —הורדות בחודש
- 78לייקים
מה זה
מעלים תמונה אחת של דמות, חיה או חפץ מכני, ומקבלים מודל בפורמט GLB שכולל גם רשת גיאומטרית, גם שלד פנימי וגם חיבור עור מוכן לתנועה. בנוסף, אפשר להוריד קובץ נפרד של השלד בלבד לצורך צפייה ובדיקה, יחד עם תמונת המקור אחרי הסרת הרקע שמבוצעת אוטומטית.
מאחורי הקלעים פועל צינור דו שלבי של flow-matching שמייצג צורה, שלד ועור כשדות מרחביים מתואמים, לצד שימוש במודל clip-vit-large-patch14 של OpenAI לחילוץ מאפיינים חזותיים. בשלב הראשון נוצר מבנה מרחבי דליל, ובשלב השני נוצרת הגיאומטריה הצפופה וחלוקת המפרקים בחלל הלטנטי. דוגמאות ההרצה כוללות זרוע מכנית, כלב רובוטי, עץ מטבעות, דמויות אנושיות, סוס ונשר.
מתאים ל
- בניית דמויות למשחקים
יצירת מודל תלת מימדי מרוגג מתמונת קונספט יחידה, מוכן לייבוא במנועי משחק והפעלת קובצי תנועה.
- חפצים מכניים נעים
חילוץ מבנה מפרקים ואזורי תנועה מדגמי מכונות, רובוטים וזרועות מכניות ישירות מקובץ תמונה.
- הנפשת חיות ויצורים
הפקת גיאומטריה ושלד פנימי עבור בעלי חיים או מפלצות לצורך בדיקות תנועה מהירות בתוכנות תלת מימד.
איפה זה נופל
התוצאה תלויה לחלוטין באיכות חיתוך הרקע האוטומטי וברמת הפירוט של תמונת הקלט. אם בוחרים במודל עם שליטה ידנית בצפיפות המפרקים וקובעים ערך שלא מתאים למבנה האובייקט, חיבור העור עלול להיהרס לחלוטין. קבצי הפלט כוללים רשת ושלד אך לא מכילים אנימציות מוכנות בפני עצמן, כך שעדיין תצטרכו לחבר נתוני תנועה חיצוניים בתוכנה נפרדת.
שאלות
נפוצות
האם השימוש בהדגמה עולה כסף?
השימוש בדפדפן פתוח לכולם ולא דורש תשלום. עם זאת, המשאבים מתבססים על שרתי ZeroGPU שמוקצים לזמן מוגבל, ולכן בעומסים ייתכנו תורים.
מה קורה עם התמונות שמעלים לממשק?
התמונה מעובדת ישירות בשרת כדי להסיר את הרקע ולהריץ את הדגימה, והקבצים נשמרים זמנית בזיכרון המערכת כדי לאפשר את הורדת ה־GLB. לפי הגדרות הקוד, המטמון מתנקה אוטומטית כעבור עשר דקות מרגע סיום הפעולה.
האם אפשר להריץ את המערכת על המחשב המקומי?
כן, הקוד והמשקלים פתוחים להורדה, אך הדרישות הטכניות מחמירות. נדרשת מערכת לינוקס עם מאיץ גרפי של NVIDIA שמכיל לפחות 18GB זיכרון, יחד עם ערכת הפיתוח CUDA 11.8 או 12.2.
במה שונה הממשק מהרצת המודל ישירות מהקוד?
קובץ השרת עוטף את המודלים בצינור קבוע שמבצע ניקוי רקע מקדים דרך ספריית rembg ומציע הגדרות ברירת מחדל מצומצמות. בהרצה מקומית ניתן להגדיר פקודות אימון, לשלוט על חלוקה מרובת כרטיסי מסך ולבחור גרסאות משקלים באופן גמיש בהרבה.
איך משתמשים
טוענים תמונה, בוחרים אם לשנות פרמטרים כמו מספר צעדי הדגימה או גרסאות המודל, ולוחצים Generate כדי לייצר תצוגה מקדימה. רק אחרי שהשלב הזה מסתיים לוחצים על כפתור Extract GLB לחילוץ הקבצים הסופיים להורדה. התהליך מתבצע על מאיץ A10G שמוקצה לפי דרישה במסגרת ZeroGPU, ללא צורך בהרשמה מראש, אך עומס על השרתים עלול לגרום להמתנה בתור וזמן החישוב מוגבל בהתאם למשאבים הפנויים.
הרישיון
הרישיון של הפרויקט לא דווח במאגר. מצב כזה משאיר סימן שאלה משפטי לגבי שימוש מסחרי בתוצרים ובקוד, ומחייב זהירות לפני שמשלבים את המודלים שנוצרו בפרויקטים מסחריים פעילים.